教育部留学回国人员科研启动基金(2010JYLH0322)
- 作品数：10 被引量：30H指数：3
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- 自适应Snake-TV模型在彩色图像修复中的应用被引量：1
- 2011年
- 文章在整体变分模型(TV)的基础上引入蛇(Snake)模型,同时考虑待修复区域的形状,提出了自适应Snake-TV模型,并将其应用到灰度图像和彩色图像的修复,该模型能很好地保持图像的视觉连通性。试验结果表明:该算法在迭代次数相同的条件下修复彩色图像的效果比TV模型好得多;与Snake-CDD模型相比,修复效果更好,同时所用时间也大大减少。
- 朱晓临许云云李震宇
- 关键词：整体变分蛇模型
- 基于混合二元缺向量值有理插值的图像修复
- 2012年
- 文章提出了一种基于二元缺向量值有理插值的彩色图像修复方法,该方法将数字图像的每个像素点看成定义在一个平面域上以R、G、B为分量的一个向量,根据已知像素的变化趋势,相应地采用二元缺向量值Newton-Newton插值、Newton-Thiele插值、Thiele-Newton插值或Thiele-Thiele插值构造向量值插值曲面,然后对插值曲面进行采样以实现修复。实验结果表明,该算法比TV方法和CDD方法修复的效果更好,所用时间更短。
- 胡大海朱晓临
- 基于改进优先级的加权匹配图像修复算法被引量：10
- 2013年
- 文章对纹理合成Criminisi算法中优先级的确定以及匹配块的选取分别作了改进,提出了一种基于改进优先级的加权匹配的图像修复算法,在优先级中考虑了图像显著结构的影响,使改进的优先级更加精确;提出了更为合理的加权匹配因子,并根据图像结构相似性特征对图像进行分块修复;实验表明,改进后的算法不仅克服了现有算法可能存在的偏差延续问题,使图像修复的结果更加符合人们的视觉效果,而且大大缩短了修复时间。
- 陈晓冬朱晓临
- 关键词：纹理合成图像修复分块
- 求解随机微分方程的Heun方法的收敛性研究被引量：8
- 2011年
- Heun方法是求解随机微分方程的一类重要的数值方法。文章研究了Heun方法的收敛性,得到了Heun方法的各种收敛阶,均值意义下的局部收敛阶为2,均方意义下的局部收敛阶为1,均方强收敛阶为1。
- 朱晓临徐道叁李井刚王子洁
- 基于改进优先级的自适应图像修复算法被引量：3
- 2014年
- 文章基于Criminisi算法,提出了改进优先级的自适应样本块匹配算法,在Criminisi算法的优先级中增加了信息项,使图像的修复顺序更加合理;针对以往修复图像时样本块大小固定不变,造成图像的不合理结构累积,部分区域的局部结构丢失等不足,提出一种改进的自适应样本块匹配方法,其核心思想是通过局部结构特征,确定修复样本块大小。实验结果表明,所提算法对许多图像都能取得较好的修复效果。
- 朱园珠朱晓临陈嫚李雪艳
- 关键词：图像修复结构特征自适应
- 基于彩色树理论的2种三阶半隐式随机Runge-Kutta算法
- 2013年
- 文章针对一般形式的Stratonovich型随机微分方程,运用彩色树理论,根据阶条件构造了2类一阶强收敛的三级半隐式型Runge-Kutta算法,即YZP1算法和YZP2算法。理论分析和数值试验表明,与现有的算法相比,这2种新算法具有更高的精度和更大的稳定区域。
- 袁玲朱晓临彭虎戴习民
- 关键词：随机微分方程均方稳定
- 基于改进的相关度的局部图像修复模型
- 2012年
- TV模型在修复图像时对整个待修复图像进行迭代,文章提出了针对破损区域进行修复的局部修复模型,大大缩短了修复时间;并在有关改进方法的基础上,引入改进的相关度,使修复效果更好。实验结果表明,在迭代次数相同的条件下,该修复模型比TV模型和有关改进的TV模型的图像修复效果更好,所用时间更短。
- 胡德敏朱晓临邓祥龙
- 关键词：TV模型
- 一种快速的图像修复算法被引量：1
- 2011年
- TV模型算法是目前较为流行的图像修复算法,但其修复速度慢,修复效果不是太理想。文章对TV模型进行改进,采用从外到内的修复顺序,并完全采用已知区域信息对图像进行修复,所有待修复的点仅需1次迭代便可完成修复。实验表明,在修复缺损的数字图像时,文中提出的算法与TV模型算法相比,无论是修复速度,还是修复效果,都有非常明显的提高。
- 朱坤朱晓临许云云黄淑兵
- 关键词：图像修复TV模型
- 随机延迟微分方程Heun方法的T-稳定性被引量：2
- 2014年
- 文章研究了求解随机延迟微分方程的Heun方法的T-稳定性,针对2类线性随机延迟微分试验方程,给出了相应Heun方法的2个T-稳定性条件。数值试验验证了该理论结果的正确性。
- 彭虎朱晓临
- 关键词：随机延迟微分方程T-稳定性
- 一种基于随机Taylor展开式的随机微分方程数值解法被引量：8
- 2013年
- 给出了一种基于随机Taylor展开式的随机微分方程数值格式,证明了它的均方稳定性。此外,还证明了这种数值格式的均值意义下的局部收敛阶为2,均方意义下的局部收敛阶为1,均方强收敛阶为1.数值实验表明本文的方法比Euler法和Milstein方法具有更好的逼近效果.
- 李井刚朱晓临王子洁
- 关键词：均方稳定
